Выберите тему исследования по своему индивидуальному варианту.

Соберите описательный материал по данной теме и приведите словесное описание исследуемых вариантов вашего объекта исследования.

Произведите описание, оценку и выбор наилучшего объекта (услуги) из шести вариантов по шести критериям согласно вашему варианту, используя метод анализа иерархий (табл. 5.1).

Таблица 5.1

1.    Перечислите основные этапы метода анализа иерархий.

2.    Опишите процесс попарного сравнения объекта по какому-либо признаку.

3.    Опишите шкалу выбора приоритетов.

4.    Перечислите основные свойства матрицы попарных сравнений.

5.    Как происходит формирование вектора локальных приоритетов?

6.    Опишите процесс свертки сводной матрицы локальных приоритетов.

7.    На основании чего происходит выбор оптимального варианта в методе анализа иерархий?

8.    Используются ли в методе анализа иерархий основные принципы синтеза сложных систем?

9.    Можно ли отнести метод анализа иерархий к методам экспертных оценок?

10.    Опишите процесс получения вектора глобальных приоритетов.

Цель работы: изучить способы решения простейших задач динамического программирования.

Динамическое программирование представляет собой математический аппарат, позволяющий осуществлять оптимальное планирование управляемых процессов, то есть процессов, на ход которых можно целенаправленно влиять. Это метод оптимизации, специально приспособленный к операциям, в которых процесс принятия решений может быть разбит на отдельные шаги. Такие операции называют многошаговыми.

Задача динамического программирования состоит в выборе из мно­жества допустимых управлений (решений) такого, которое переводит систему из начального состояния в конечное, обеспечивая при этом экстремум целевой функции (минимум или максимум в зависимости от ее экономической сущности).

В основе вычислительных алгоритмов динамического программирования лежит следующий принцип оптимальности, сформулированный Р. Беллманом: каково бы ни было состояние системы S в результате (i‑1) шагов, управление на i-м шаге должно выбираться так, чтобы оно по совокупности с управлениями на всех последующих шагах с (i+1)‑го до N‑го включительно доставляло экстремум целевой функции.

Динамическое программирование используется для исследования многоэтапных процессов. Состояние управляемой системы характеризуется определенным набором параметров. Процесс перемещения в пространстве разделяют на ряд последовательных этапов и производят последовательную оптимизацию каждого из них, начиная с последнего. На каждом этапе находят условное оптимальное управление при всевозможных предположениях о результатах предыдущего шага. Когда процесс доходит до исходного состояния, снова проходят все этапы, но уже из множества условных оптимальных управлений выбирается одно наилучшее. Получается, что однократное решение сложной задачи заменяется многократным решением простой. Важно, что значение критерия – сумма частных значений, достигнутых на отдельных шагах, и предыстория не играют роли при определении будущих действий.

Пусть фирма имеет три торговые точки, какое-то количество условных единиц капитала и знает для каждой точки зависимость прибыли в ней от объема вложения определенного капитала в эту точку (табл. 6.1).

Таблица 6.1

Определить, как распорядиться имеющимся капиталом, чтобы прибыль была максимальна?

Введем следующие обозначения:

f1(x), f2(x), f3(х) – функции прибыли в зависимости от капитальных вложений, то есть столбцы 2–4 таблицы, F₁₂(А) – оптимальное распределение, когда A единиц капитала вкладывается в первую и вторую торговые точки вместе, F₁₂₃{А) – оптимальное распределение капитала величины A, вкладываемого во все точки вместе.

Например, для определения F₁₂(2) надо найти f1(0)+f2(2)=0,41, f1(1)+f2(1)=0,53 f1(2)+f2(0)=0,45 и выбрать из них максимальную величину, то есть F₁₂(2)=0,53.

Вообще F₁₂(A)=max [f1(x)–f2(A-x)]. Вычисляем F₁₂(0), F₁₂(1), F₁₂(2), …, F₁₂(9).

Распределение капитала между двумя торговыми точками (табл. 6.2).

Таблица 6.2

Для А=4 возможны комбинации (4, 0), (3, 1), (2, 2), (1, 3), (0, 4), ко­торые дают соответственно общую прибыль: 0,78; 0,90; 0,86; 0,83; 0,65.

Более подробно получение этих величин показано ниже:

,

Теперь, когда фактически есть зависимость F₁₂ от величины вкладываемого в первые две точки капитала, можно искать F₁₂₃(A)=
=max [F12(x)+f3(A-x)] (табл. 6.3).

Таблица 6.3

Более подробно получение этих величин при вложении капитала в три точки показано в табл. 6.4 для девяти единиц капитала.

Таблица 6.4

Важно то, что полученные результаты были бы теми же, если бы использовались не F₁₂ и F₁₂₃, а, скажем, F₃₁ и F₃₁₂. Обратите внимание на то, что оптимальное решение для А=9 не единственное.